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- Introducción
- Configuración de su cuenta
- Equilibrio
- Clústeres
- Deriva del concepto
- Cobertura
- Conjuntos de datos
- Campos generales
- Etiquetas (predicciones, niveles de confianza, jerarquía de etiquetas y sentimiento de etiqueta)
- Modelos
- Transmisiones
- Clasificación del modelo
- Proyectos
- Precisión
- Recordar
- Mensajes anotados y no anotados
- Campos extraídos
- Fuentes
- Taxonomías
- Formación
- Predicciones positivas y negativas verdaderas y falsas
- Validación
- Mensajes
- Control y administración de acceso
- Gestionar fuentes y conjuntos de datos
- Comprender la estructura de datos y los permisos
- Crear o eliminar un origen de datos en la GUI
- Cargar un archivo CSV en un origen
- Preparando datos para cargar archivos .CSV
- Crear un conjunto de datos
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- Habilitar sentimiento en un conjunto de datos
- Modificar la configuración del conjunto de datos
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- Eliminar un conjunto de datos
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- Entrenamiento y mantenimiento de modelos
- Comprender las etiquetas, los campos generales y los metadatos
- Jerarquía de etiquetas y mejores prácticas
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- Convertir tus objetivos en etiquetas
- Descripción general del proceso de entrenamiento del modelo
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- Estado de Dastaset
- Entrenamiento de modelos y mejores prácticas de anotación
- Entrenamiento con análisis de sentimiento de etiqueta habilitado
- Comprender los requisitos de datos
- Entrenamiento
- Introducción a Refinar
- Explicación de la precisión y la recuperación
- Precisión y recuperación
- Cómo funciona la validación
- Comprender y mejorar el rendimiento del modelo
- Razones para etiquetar una precisión media baja
- Entrenamiento utilizando la etiqueta Comprobar y la etiqueta Perdida
- Entrenamiento mediante la etiqueta de aprendizaje (refinar)
- Entrenamiento mediante Buscar (Refinar)
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- Mejorar el equilibrio y utilizar Reequilibrar
- Cuándo dejar de entrenar tu modelo
- Uso de campos generales
- Extracción generativa
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- Automations and Communications Mining™
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- Tutorial de la API
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- Obtener comentarios de una transmisión (heredado)
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- Aprendizaje activo: mejores modelos ML en menos tiempo
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- Por qué es importante la validación del modelo
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- Preguntas frecuentes y más
Guía del usuario de Communications Mining
Última actualización 20 de oct. de 2025
Nota: debes tener asignados los roles Espectador de IXP o Analista de IXP y Administrador de proyectos de IXP como usuario de Automation Cloud, o los permisos Ver orígenes, Ver etiquetas y Consumir transmisiones como usuario heredado.
La página Flujos te permite configurar una ruta automatizada que añade mensajes a una cola, siempre que satisfagan ciertas condiciones de etiqueta o propiedad de usuario. La cola se pone a disposición de las aplicaciones posteriores a través de la API de la plataforma y es una herramienta útil para facilitar la automatización de los procesos de extremo a extremo.
Puedes pensar en una transmisión como un tipo de filtro, que te permite filtrar por etiquetas predichas de un modelo anclado, así como filtrar por propiedades de usuario.
Para obtener más información sobre cómo configurar o actualizar una transmisión, consulta Seleccionar umbrales de confianza de etiquetas.
